数字化课堂

继蒸汽时代、电气时代、信息时代三大工业革命之后，全球化分工使生产要素加速流动和配置，市场风向变化和产品个性化的需求对企业反应时间和柔性化能力提出前所未有的要求，全球进入空前的创新密集和产业变革时代。基于此，以物联网和智能制造为主导的第四次工业革命悄然来袭。

工业自身的转型需求之外，技术的成熟也极大推动了这一革新进程。基于数据互联的云计算、大数据、社交媒体和虚拟化等物联网技术极大的改变了人类的生活行为和商业运营方式。而今这一趋势已从消费领域逐渐向工业领域蔓延。数据显示，到2020年“万物互联”将实现19万亿美金价值，其中制造业占27%。以中国占全球25%的制造体量折算，这一市场价值逾1万亿美金。

基于此，全球主要工业国家都纷纷将本国的制造业转型升级作为面向未来的一项高科技战略工程。早在2011年汉诺威工业博览会上，德国率先提出“工业4.0”的概念，之后美国也推出工业互联网、互联企业等类似概念。无论工业4.0还是工业互联网，其主要特征都是智能和物联，而主旨都在于将传统工业生产与现代信息技术相结合，从而提高资源利用率和生产灵活性、增强客户与商业伙伴紧密度并提升工业生产的商业价值。

4.0架构下的工业融合与智能

“工业4.0”是一个宏大的愿景，但又是一个简单的概念：把大量的有关人、IT系统、自动化原件和机器的信息融入到虚拟网络——实体物理系统（CPS）中，并利用产生的数据为企业服务，其本质即为“融合”。在制造系统中，工厂现场设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，并传到云端进行存储、分析，形成决策并反过来指导、协同企业的生产和运营。

通过工业4.0可以建立一种人——技术互动的崭新模式，即机器适应人的需求。具有多通道用户界面的智能工业辅助系统，能将数字和模拟环境直接搬到生产车间。而未来工厂也将从局部的机器智能（如机器人）发展到全厂智能。届时，嵌入式制造系统在工厂和企业之间的业务流程上实现纵向网络连接，在分散的价值网络上实现横向连接，并可进行实时管理——从下订单开始，直到外运物流。这一理念将零散的信息、通讯、虚拟等技术整合，通过数据可视化和共享互联，打通企业的产品设计、研发、生产与客户管理、供应链和能耗管理等系统，实现从底层控制级、中层产线级，到上层企业级的整体优化，最终帮助制造业实现更短的上市时间、更高的生产灵活性和资产利用率、更低的拥有成本和更可控的企业风险。

以4.0时代的能源行业为例，为了克服新能源的分散和不稳定等缺点，以智能电网为代表分布式的能源供应和消费技术或将成为未来能源产业的发展趋势。虚拟发电厂、组合发电厂正在成为新的发电模式。这种新的“发电厂”将太阳能发电、风能发电、生物能发电以及天然气发电几种发电来源组合起来，形成一个虚拟发电站。未来的能源不仅是绿色能源，也是智能能源。今后，传输能量的智能电网和消耗能量的终端装置将相互协调，最大限度地节约能量。同时，全国成百上千家电厂的数据汇总到云端进行统一管理和调度。由于发电和传输的精确可控，电力生产将可实现量入为出，最终实现电力在个人、公司、电厂之间的灵活双向流通，这无疑将达到能源的最有效利用。

工业4.0的基础是数字化、网络化和集成化。与此相应的是，工业4.0时代的工业自动化，将在原有自动化技术和架构下，实现集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，让设备从传感器到因特网的通讯能够无缝对接，从而建立一个高度灵活的、个性化和数字化、融合了产品与服务的生产模式。在这种模式下，生产自动化技术可通过自我诊断、自我修正和各种功能软件让设备更加智能，以更好地辅助工人完成生产。因此要求自动化设备的通讯功能和集成能力更强，而自动化软件则需具备更强大的分析处理及与企业其他软件系统的数据共享能力。

在自动化层面，统一的控制平台，顺畅的通讯网络是基础。而要实现工业4.0，自动化在四个层面上将进一步拓展：

         自动化系统内部的横向连接。通过全集成自动化、集成架构等统一平台将控制、驱动、低压配电等系统深度集成，在单一的编程环境中为可扩展运动和机器控制提供集成的平台。这种集成可减少需要储存的备件数量，而控制平台的开放性则可确保与第三方组件轻松集成。此外，在每台机器上使用的可视化及信息软件需实现标准化处理方式。

         与下层现场传感和数据采集层及上层企业管理系统的纵向连接。从机器运行和能源使用到变量处理和材料使用，在生产过程的每个环节中，控制器、传感器及其它设备均会产生大量数据。来自生产车间的数据在几年之内就会在数量上超过公司产生的业务数据。即便是现在，也有大量的此类数据正在通过现场的PLC进行分析。当务之急乃是将所有来自各工厂运行系统不断剧增的数据与来自业务应用的信息相结合，从而打造运营智能，尤其是远程维护解决方案和基于云技术的服务，以应对持续增加的围绕数据分析的服务需求。如远程状态监测可以对个别部件的运动进行分析或对整个驱动链实施在线连续监测。

         基于开放标准和统一协议的通讯网络。若要充分利用智能化网络技术的优势，需要借助统一网络基础设施，来实现工厂内所有设备（包括企业级设备）彼此之间的相互通信。未来，网络交换设备将得到更广泛的利用。独立IP的应用可以使产品和设备具备可识别的独立身份、便于追踪、定位和监测。此外，标准通讯可使更多的数字设备融入生产线网络，如摄像机、RFID读卡器、数字平板、安全磁卡等，以提高生产管理的精细化。

         移动技术和虚拟化。目前在平板电脑或智能手机上访问生产数据，信息和工厂员工已能够实现“移动”并随时随地访问应用程序。未来，很多情况下需要使用云技术处理和存储来自各地的数据，又要在各地实时地使用这些数据。移动技术让人变得机动灵活。人们可以随时随地与任何相关人事联系，可以与全球同事交流分享经验知识、解决业务问题。不管技术专家身在何处，呼叫中心代表都可以实时向其咨询问题，而专家本人也可以随地访问世界上任意地点的设备服务历史以及其它装置的历史，还能够核对工厂更新和其它咨询。例如，很多油井地处分散的偏远地区，过去，技术人员需要奔波于各个油井之间将数据下载到闪存卡中，而现在则可以直接从云端下载数据，通过远程监视设备和过程。他们可以实时生成报告，而不是按天或者按周。

虚拟化可以降低对物理服务器和其它硬件的依赖性，同时节约工厂的能源成本。虚拟化技术还可以改善机器的可靠性，打造低成本高可用性的备份解决方案，同时允许操作系统的多个实例在单一硬件上运行。最新的DCS系统已经应用虚拟化服务器实现更快的处理速度及降低生命周期成本。

现阶段，每一项自动化技术都已投入使用，但大部分公司至今仍在单一地使用其中某一项技术。一旦公司理念趋于成熟，开始接受这些新技术，就能够出现同时应用所有这些技术的局面。目前，控制层面，最新的PLC、变频等产品都有标准的网络通讯接口，现场设备通过传感器数据采集和联网传输即可实现诊断等智能功能；信息层面，各种数据库软件、制造执行系统（MES）、制造运行管理系统（MOM）、产品生命周期管理软件（PLM）等，同企业资源规划（ERP）解决方案连接起来，则实现数据到信息的转换、辅助商业决策；分析运营层面：现有的云平台也具备了远程分析优化的基础和经验；安全层面：业界主流厂商都已与信息安全企业合作推出了实际方案。而未来的挑战主要在于需要在生产工程、机械工程、工艺工程、自动化工程、IT和互联网领域建立起一个共同认可的问题处理方式和标准。

中国智造如何弯道超车

中国的制造业近30年来发展迅速，但要从“制造大国”转型为“制造强国”，在保持工业增长的同时完成转型升级，将是一个很大的挑战。当全球制造业在工业4.0、工业互联网等新一代智能时代大潮下各自前行，中国制造业实际上正面临着弯道超车的有利条件。虽然中国在传统工业上与世界先进制造业还存在差距，但在信息通信技术方面却有着更好的基础。与此同时，中国工业的独特优势在于自动化部署相对较晚，最先进的技术和系统应用使其具备后发优势；而国外企业在制造业回流潮之前的十年里基本在现在有资产的基础上进行优化和提升。而且以德国为首的欧洲制造强国虽然在制造业方面有很强的优势，但信息和互联技术的应用推动相对较慢。

具体到各个行业，我们会发现中国工业4.0的需求雏形已经广泛存在，如医药行业的严苛监管要求和生产环节的跟踪追溯，食品饮料汽车等消费品行业客户的需求多变、柔性生产要求的提高，能源领域数字矿山、数字油田对更多信息的获取，重工业高价值资产的保护及事件防御等，都对工业4.0提出了需求。

当然，工业4.0并非一朝一夕可以实现，除了大环境的日臻成熟，更需要IT、通信、自动化、机械制造等产业参与者通力合作、打造生态链。在这种模式下，传统的行业界限将消失，工业将变得更加人性化和个性化，这将是对存在百年的“标准化生产”、“流水线作业”、“格式化操作”的挑战，届时“工人”、“工厂”的定义都将被颠覆。